Сквозная аналитика от А до Я: как перестать сливать бюджет и начать зарабатывать на данных в 2026
Введение: что не так с обычной веб-аналитикой?
Знакомая ситуация? Вы запускаете несколько рекламных кампаний: контекстную рекламу в Яндексе, таргет в соцсетях, ведёте блог.Открываете Google Analytics или Яндекс.Метрику и видите обнадёживающую картину: тысячи кликов, сотни часов на сайте, низкий показатель отказов. Цифры красивые, отчёт для руководства выглядит солидно.Но когда вы заходите в CRM-систему или смотрите на банковский счёт, картина иная. Продаж мало, а какие именно из этих тысяч кликов привели к реальным деньгам — загадка.
Проблема №1: вы видите трафик, но не видите продажи.
Обычные системы веб-аналитики, такие как Google Analytics, блестяще отвечают на вопрос: «Что пользователи делают на сайте?» Они показывают источники трафика, поведение, конверсии в микроцели (клика по кнопке, заполнение формы).
Но на главный вопрос бизнеса — «Какой канал принес нам прибыль?» — они ответить не могут. Между «оставил заявку» и «оплатил счет» лежит целая пропасть: работа отдела продаж, звонки, встречи, повторные касания.
Проблема №2: рекламный бюджет тратится вслепую.
Вы принимаете решения на основе неполных данных. Можно отключить «неэффективную» рекламную кампанию в Facebook, не зная, что она «прогревала» клиентов, которые потом находили вас в поиске и покупали.Или наоборот — вливать весь бюджет в контекстную рекламу, потому что она даёт много заявок, упуская из виду, что эти лиды почти никогда не доходят до сделки. По сути, это игра в рулетку с вашими деньгами.
Как сквозная аналитика решает эти проблемы?
Как сквозная аналитика решает эти проблемы? Представьте, что у вас появились «рентгеновские очки», позволяющие увидеть полный путь клиента: от первого клика по рекламному баннеру до повторной покупки через год.Вы видите не просто клики и сессии, а конкретные деньги.Вы точно знаете, что 10 000 рублей, вложенные в YouTube, принесли 50 000 рублей прибыли, а 20 000 рублей, потраченные на SEO-статью, окупились уже трижды.Вот эту «магическую» прозрачность и создаёт сквозная аналитика: она строит мост между маркетингом и финансами.
Что такое сквозная аналитика простыми словами?
Если отбросить сложную терминологию, суть проста.
Определение: связываем клики с деньгами в кассе.Сквозная аналитика — метод анализа эффективности маркетинга, позволяющий отследить полный путь клиента от первого взаимодействия с рекламой до финальной продажи и повторных покупок.Она объединяет данные из разных систем: сайта, рекламных кабинетов, CRM и коллтрекинга — в единый, понятный отчёт.
Главная цель: оценка реальной окупаемости маркетинга (ROMI).Задача — перестать считать абстрактные лиды и клики и начать считать окупаемость инвестиций в маркетинг.
Сквозная аналитика отвечает на вопросы:
-
Сколько денег принес каждый конкретный рекламный канал?
-
Какова реальная стоимость привлечения клиента (CAC)?
-
Какие кампании, объявления или ключевые слова приносят самых прибыльных клиентов?
Аналогия: от знакомства до свадьбы с клиентом.
-
Обычная веб-аналитика — отчёты друга о том, сколько раз вам улыбнулись на вечеринке (клики), сколько человек взяли ваш номер телефона (лиды). Информативно, но непонятно, приведёт ли это к чему-то серьёзному.
Сквозная аналитика — полный дневник отношений. Он фиксирует всё: где вы познакомились (первый клик), первое свидание (звонок в отдел продаж), помолвку (выставление счёта) и свадьбу (оплата).
Вы точно знаете, что знакомство на той самой вечеринке (рекламная кампания №3) привело к «счастливому браку» (прибыльной сделке), а десятки других «номеров телефона» так и остались просто цифрами.
Кому и зачем нужна сквозная аналитика: 5 ключевых задач, которые она решает
Сквозная аналитика — это не игрушка для гиков-аналитиков, а прикладной бизнес-инструмент, жизненно необходимый разным ролям в компании.
Денис Смирновмаркетолог-стратег
-
Для маркетолога: оптимизация рекламных кампаний и бюджета.Маркетолог видит, какая связка «канал–объявление–аудитория» приносит не просто дешёвые заявки, а реальные деньги.Он может мгновенно перераспределить бюджет с неэффективных кампаний на прибыльные и доказать эффективность цифрами.
-
Для руководителя (CEO): контроль окупаемости инвестиций и прозрачность маркетинга.Наконец появляется внятный ответ на вопрос: «Куда уходят деньги на маркетинг и что мы с этого получаем?»Руководитель видит общую картину рентабельности инвестиций, может планировать бюджет на основе реальных данных и оценивать работу отдела маркетинга по главному KPI — прибыли.
Совет эксперта: если вы руководитель и хотите внедрить сквозную аналитику, главная сложность — не техническая. Главное — объяснить команде, что это инструмент поиска точек роста, а не тотального контроля или поиска виноватых.
-
Для отдела продаж: понимание, откуда приходят самые качественные лиды.
Продажники видят, из какого рекламного источника пришёл клиент.Это помогает лучше понять его потребности и контекст обращения.А главное — они дают обратную связь маркетингу: «Клиенты из Instagram закрываются в сделку в 2 раза чаще, чем из поиска. Давайте усилим это направление!»
-
Для e-commerce проектов: отслеживание полного пути клиента до повторных покупок.
Для интернет-магазинов это возможность увидеть всю картину целиком: от клика по товару в Google Shopping до расчёта LTV (пожизненной ценности клиента).Аналитика показывает, какие каналы приводят к первой покупке, а какие — к лояльным клиентам, возвращающимся снова и снова.
Как работает сквозная аналитика: разбираем механику
На первый взгляд кажется сложным, но процесс подчиняется чёткой логике. Вся система держится на трёх китах: сбор данных, их объединение, визуализация.
Денис Смирновмаркетолог-стратег
ЭТАП 1: СБОР ДАННЫХ ИЗ ВСЕХ ИСТОЧНИКОВ
Сначала нужно «слушать» все точки контакта с клиентом:
-
Рекламные площадки: Яндекс.Директ, Google Ads, соцсети и т.д.
Отсюда берём данные о показах, кликах и расходах на рекламу.
-
Сайт: Google Analytics, Яндекс.Метрика и другие системы веб-аналитики предоставляют информацию о поведении пользователя: какие страницы посещал, какие формы заполнял.
-
Коллтрекинг: сервисы динамического коллтрекинга (Calltouch, Ringostat и др.) отслеживают звонки и связывают их с конкретной рекламной сессией пользователя.
-
CRM-система: сердце бизнес-процесса. Из amoCRM, Битрикс24 или любой другой CRM забираются данные о статусе сделок, суммах договоров и реальных оплатах.
ЭТАП 2: ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ ПО ЕДИНОМУ КЛЮЧУ
Собранные данные бесполезны, если они лежат в разных «коробках». Магия сквозной аналитики — в их объединении.
Чтобы связать анонимный клик на сайте с конкретной сделкой в CRM, нужен уникальный идентификатор (Client ID).
Пример работы на практике:
Пользователь кликает на вашу рекламу и переходит на сайт.
Система аналитики присваивает ему уникальный Client ID (например, CID-12345).
Когда пользователь оставляет заявку или звонит, CID-12345 вместе с контактами (телефон, email) передаётся в CRM и прикрепляется к карточке клиента.
После закрытия сделки система видит: «Клиент с CID-12345 принёс 100 000 рублей. А этот ID впервые пришёл с кампании в Facebook».
Пазл сложился.
ЭТАП 3: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ В ОТЧЕТАХ И ДАШБОРДАХ
Собранные и склеенные данные нужно представить в удобном виде для анализа.
Чаще всего это делается в BI-системах (Power BI, Google Data Studio) или в интерфейсах готовых сервисов сквозной аналитики.
В итоге вы получаете отчет, где напротив каждой рекламной кампании указаны:
-
Расходы
-
Доходы, которые она принесла
-
Итоговый ROMI
Уровни сквозной аналитики: от ручной сборки в Excel до автоматизированных платформ
Важно понимать, что сквозная аналитика — это не что-то однородное. Её можно внедрять по-разному в зависимости от масштаба бизнеса и бюджета. Мы в Академии Эталонной Модели Маркетинга условно выделяем три уровня зрелости.
Денис Смирновмаркетолог-стратег
Базовый уровень: Ручная сборка в Excel
Это вариант для старта, когда бюджета почти нет, но есть много времени и желания разобраться.
Как работает:
-
Все рекламные ссылки размечаются UTM-метками.
-
Данные о расходах из рекламных кабинетов и данные о сделках из CRM выгружаются вручную и сводятся в Google Таблицах или Excel.
Плюсы: Бесплатно (или почти).
Минусы: Невероятно трудоёмко, высокий риск ошибок, данные обновляются редко, невозможно учесть звонки и сложные пути клиента. Подходит только для самых маленьких проектов.
Продвинутый уровень: Интеграция с CRM и коллтрекингом
Это уже более серьёзный подход. Используются коннекторы и API, чтобы автоматически передавать данные о заявках и звонках в CRM, а данные о сделках — в Google Analytics.
Как работает:
-
Настраивается передача Client ID в CRM.
-
Данные о достижении офлайн-конверсий (оплат) импортируются обратно в Google Analytics
Плюсы: Данные гораздо точнее, часть процесса автоматизирована.
Минусы: Требует серьёзных технических навыков или помощи программиста. Всё ещё сложно учитывать расходы из всех каналов и строить гибкие отчёты.
Профессиональный уровень: Готовые сервисы и BI-системы
Это золотой стандарт для большинства компаний. Используются специализированные платформы (Roistat, Calltouch или более гибкие BI-решения, на которых специализируемся мы в EMM.MS), которые берут всю техническую рутину на себя.
Как работает:
-
Сервис сам интегрируется со всеми вашими рекламными кабинетами и CRM, автоматически собирает и объединяет данные, предоставляя готовые, наглядные дашборды.
Плюсы: Максимальная точность, экономия времени, десятки готовых отчётов, техническая поддержка.
Минусы: Требует ежемесячной абонентской платы.
Частая ошибка: Пытаться сразу построить идеальную систему профессионального уровня, не разобравшись с базовыми процессами. Начните с малого: убедитесь, что трафик корректно размечен и отдел продаж добросовестно ведёт CRM. Без этого фундамента даже самый дорогой сервис будет показывать мусор.
Пошаговое внедрение сквозной аналитики: чек-лист из 7 шагов
Внедрение сквозной аналитики — это проект, который требует системного подхода. Пройдитесь по этому чек-листу, чтобы ничего не упустить.
Денис Смирновмаркетолог-стратег
Шаг 1: Аудит текущих инструментов и постановка целей (KPI)э
Прежде чем что-то делать, разберитесь, что у вас уже есть: какая CRM? Установлена ли на сайте Метрика/Analytics? Главное — ответьте на вопрос: «Что мы хотим измерять?» Определите ключевые показатели: целевой ROMI, стоимость лида (CPL), стоимость клиента (CAC).
Это фундамент.
Если у вас до сих пор нет CRM и вы ведёте клиентов в Excel — остановитесь. Дальше двигаться нельзя. CRM — обязательное условие.Убедитесь, что ваш отдел продаж реально работает в CRM и своевременно меняет статусы сделок.
Шаг 4: Настройка коллтрекинга (статического и динамического)
Если хотя бы 10–15% ваших обращений приходятся на звонки, без коллтрекинга вы будете терять огромный пласт данных.Динамический коллтрекинг позволяет связать каждый звонок с конкретной рекламной сессией пользователя.
Шаг 5: Интеграция всехсервисов
На этом этапе нужно «подружить» все системы между собой: обеспечить передачу Client ID в CRM, настроить импорт расходов из рекламных кабинетов и доходов из CRM в единую систему анализа. Именно здесь в игру вступают готовые платформы, которые упрощают этот шаг в разы.
Шаг 6: Выбор и настройка модели атрибуции
Это критически важный и часто недооценённый шаг. Вам нужно решить, как вы будете распределять ценность конверсии между разными каналами.
Шаг 7: Создание и анализ первых отчётов
Когда данные начали собираться, создайте первый дашборд. Сравните расходы и доходы по каналам.Найдите первые инсайты. Например, канал, который вы считали неэффективным, на самом деле может приносить самых крупных клиентов.И помните: аналитика — это не разовая настройка, а постоянный процесс.
Важнейший элемент: что такое модели атрибуции и какую выбрать
Представьте, что в победном голе футбольной команды участвовали три игрока: один отобрал мяч в защите, второй отдал гениальный пас через всё поле, а третий забил гол. Кому присудить награду?
Модель Last Click: вся заслуга у того, кто забил гол.
Модель First Click: наградить нужно защитника, ведь без него атаки бы не было.
Линейная модель: все молодцы, делим славу на троих поровну.
Модель атрибуции — это правило, по которому ценность конверсии (продажи) распределяется между всеми точками касания на пути клиента. Выбор неправильной модели может привести к неверным выводам.
Важный нюанс: Не существует одной идеальной модели для всех. Наш опыт в Академии Эталонной Модели Маркетинга показывает, что для B2B-компаний с длинным циклом сделки хорошо себя показывают линейная модель или модель с привязкой к позиции, а для e-commerce — Data-Driven. Главное — понимать ограничения каждой модели и анализировать данные комплексно.
ТОП-5 популярных сервисов сквозной аналитики на рынке
Рынок предлагает множество готовых решений. Вместо того чтобы просто перечислять их, мы подготовили сравнительную таблицу по ключевым параметрам, чтобы помочь вам сориентироваться.
Как выбрать?
-
Roistat и Calltouch — отличные «комбайны» для тех, кто хочет получить максимум готовых функций из коробки и не хочет глубоко погружаться в кастомизацию.
-
OWOX BI — выбор для крупных компаний с собственным штатом аналитиков и большими объёмами данных.
-
Сборка на Power BI — подходит для тех, у кого есть сильная техническая команда, готовая самостоятельно строить и поддерживать систему.
-
Академия ЭММ — занимает нишу между этими мирами. Мы предлагаем гибкость, сравнимую с кастомной разработкой, но по цене и скорости внедрения, близкой к коробочным решениям, адаптируя систему под уникальные бизнес-процессы клиента.
Частые ошибки при внедрении и как их избежать
За годы работы мы видели десятки проектов по внедрению аналитики и почти всегда компании наступают на одни и те же грабли:
Денис Смирновмаркетолог-стратег
Ошибка №1: Неполные или «грязные» данные
-
Как выглядит: Внедряется дорогая система, но половина ссылок не размечена UTM-метками, а менеджеры по продажам забывают вносить данные в CRM. В итоге отчёты показывают абракадабру.
-
Как избежать: Начните с культуры работы с данными. Введите железное правило: ни одной ссылки без UTM, ни одной сделки без фиксации в CRM. Автоматизируйте и упрощайте ввод данных для сотрудников.
Ошибка №2: Неправильно выбранная модель атрибуции
-
Как выглядит: Компания использует модель «Последний клик», видит, что 90% дохода приносит «прямой трафик», и решает урезать бюджет на медийную рекламу и контент-маркетинг. Через 3 месяца падает и прямой трафик, и продажи.
-
Как избежать: Не полагайтесь на одну модель. Сравнивайте отчёты по разным моделям атрибуции. Если какой-то канал часто встречается в начале и середине цепочки, он важен для «прогрева» аудитории, даже если напрямую не приводит к продажам.
Ошибка №3: Отсутствие ответственного за аналитику в команде
-
Как выглядит: Систему внедрили, красивые дашборды настроили, но на них никто не смотрит. Маркетолог работает по наитию, руководитель не понимает графики.
-
Как избежать: Назначьте ответственного. Это должен быть человек, который не просто следит за цифрами, а интерпретирует их, находит инсайты и предлагает гипотезы для роста. Аналитика без принятия решений — мёртвый груз.
Самый большой прорыв у клиентов случается не в момент подключения дашбордов, а когда они начинают задавать правильные вопросы своим данным. Сквозная аналитика — это не про красивые графики, а про изменение мышления. Вместо вопроса ‘Сколько у нас было кликов?’ команда начинает спрашивать: ‘Какой путь проходит наш самый прибыльный клиент и как мы можем этот путь воспроизвести?’ И вот тогда начинается настоящий рост.
Денис Смирновруководитель Академии ЭММ
Заключение: Сквозная аналитика — это не инструмент, а образ мышления
Сквозная аналитика — это не просто модная технология.
Это переход от маркетинга, основанного на догадках, к маркетингу, основанному на данных. Каждое решение проверяется его влиянием на прибыль компании.
Да, внедрение требует усилий и наведения порядка в процессах. Но отдача от этих инвестиций колоссальна. Это возможность перестать сливать бюджеты впустую и направить каждый рубль туда, где он принесёт максимальную отдачу.
Первый шаг к внедрению уже сегодня: откройте CRM и посмотрите на 10 последних оплаченных сделок. Вместе с отделом продаж и маркетинга вручную отследите, откуда пришли эти клиенты. Вы удивитесь, сколько открытий вас ждёт. Когда будете готовы масштабировать эти открытия на весь бизнес — вы знаете, где нас найти.
Лучшее в блогах
Вам понравится
Современные технологии искусственного интеллекта открывают невероятные возможности, позволяя, например, раздеть девушку по фото с помощью специализированных ботов и приложений. В этой статье мы рассмотрим лучшие сервисы, чтобы раздеть фото онлайн, объясним, как работает нейросеть, раздевающая девушек, и поделимся рекомендациями по использованию таких инструментов.
Приоритеты в SMM изменились: на первый план вышла гибкость, а не сложность продакшна. Сегодня выигрывает не тот, у кого самый красивый ролик, а тот, кто умеет быстро тестировать гипотезы, адаптироваться и производить поток релевантного контента в реальном времени. В условиях сжимающегося окна возможностей традиционные методы производства становятся слишком медленным и рискованным вложением средств.
Неделя рекламы
Энциклопедия обмана